Verringern Sie ungeplante Ausfallzeiten und verbessern Sie die Anlagenauslastung
Senken Sie die Wartungskosten sowie die Investitionsausgaben, indem Sie unser Monitoring & Diagnostics Services Center für die Fernüberwachung Ihrer industriellen Anlagen nutzen. Als Teil dieses Service nutzen unsere Ingenieure Predictive Analytics und Machine Learning für die Überwachung. So können sie Frühwarnungen sowie diagnostische Empfehlungen abgeben. Durch diesen Service können Unternehmen die Zuverlässigkeit und Leistung ihres Equipments verbessern. Außerdem können sie Wartungskosten, Investitionsausgaben und die Gesamtbetriebskosten senken. Angesichts der Datenüberlastung verlassen sich Kunden auf unsere Unterstützung bei der Interpretation von Daten und der Formulierung von Reaktionen auf potenzielle Geräteausfälle, Tage, Wochen und sogar Monate, bevor diese auftreten.
schnelle Implementierung von Predictive Asset Analytics
>100
von Millionen durch Frühwarnungen eingespart
30%
Geringere Kosten
für Wartung
25%
Verbesserung der Effizienz
der Mitarbeitenden
25%
Geringere ungeplante Ausfallzeiten
Monitoring and Diagnostic Services
Unsere Ingenieure nutzen AVEVA Predictive Assets Analytics für die Anlagenüberwachung, um Frühwarnungen und diagnostische Empfehlungen geben zu können.
Erweiterte Modellierung
Unser Team nutzt umfangreiche Branchenkenntnisse und Erfahrungen in Kombination mit der Machine Learning Technologie. Dadurch entstehen genauere Anlagenmodelle sowie ein besseres Verständnis des Verhaltens der Anlage. Die Modelle werden kontinuierlich verbessert, sodass früher Warnungen ausgegeben und falsche Alarme verhindert werden können.
Schlüsselfertige Lösung
Unser Team von Experten kümmert sich um Installation, System Training, Modellierung, Fernwartung und die Meldung von Anomalien. Dadurch sinkt die Belastung für den Kunden und dessen Team wird unterstützt.
Fortgeschrittene Mustererkennung und Machine Learning
Predictive Asset Analytics lernt das Betriebsmuster einer bestimmten Anlage unter Belastung, in der Anlagenumgebung und während des Betriebs. Bestehende Sensordaten werden in die Modellentwicklung eingespeist und mit Echtzeit-Betriebsdaten verglichen, um subtile Abweichungen von der erwarteten Anlagenleistung zu erkennen und Warnungen auszugeben.
Ursachenforschung
Sobald ein Problem identifiziert wurde, unterstützt die Software unsere Ingenieure bei der Ursachenanalyse. Sie bietet eine Fehlerdiagnose, die dem Team hilft, den Grund und die Bedeutung des Problems zu verstehen.
